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As empresas têm tudo a ver com processamento de big data. Para facilitar este processo, introduzimos o Spark. Vamos dar um mergulho profundo no Spark e aprender como isso ajuda o seu negócio.

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O que é o motor de computação Spark?

Spark é um “Cluster Computing Engine” originalmente introduzido pelo Apache. Este mecanismo é projetado especificamente para calcular grandes volumes de dados em uma pequena fração de tempo. Esse mecanismo de computação rápido é baseado no Hadoop.

O Spark oferece uma variedade de recursos incríveis que incluem processamento de fluxo e consultas interativas.

Isso não é tudo. O cluster de memória de faísca melhora a velocidade das aplicações para tornar o processo de computação de dados mais fácil para você.

Componentes do Ecossistema Spark:

Dois dos principais recursos do Spark incluem computação rápida e fácil desenvolvimento. No entanto, esses dois são impossíveis sem os componentes adequados. Esses componentes do ecossistema Spark incluem:

  • Spark Core: O núcleo Spark suporta todas as funcionalidades do Spark. É basicamente o mecanismo fundamental de processamento e execução. O Spark Core também é chamado de conjunto de dados do sistema de armazenamento externo. Ele oferece uma variedade de recursos de computação na memória.
  • Spark SQL: O componente principal do Spark do Spark oferece abstração de dados. Essa abstração também é conhecida como esquema RDD. O Spark SQL é capaz de suportar dados estruturados e não estruturados.
  • Spark Streaming: o streaming do Spark permite o processamento de dados em tempo real. Este componente da faísca realiza análises de streaming. O processo de computação de dados é feito dividindo os dados em pequenos lotes. O streaming de faíscas também realiza Dstream (uma série de RDDs). Streaming em tempo real é realizado via Dstream.
  • MLib: o MLib também é conhecido como Biblioteca de Aprendizado de Máquina. É basicamente o framework de aprendizado de máquina da Spark. Existem dois componentes principais deste modelo, ou seja, utilitários de aprendizagem, bem como algoritmos. Existem várias funções executadas por esta biblioteca. Essas funções incluem classificação, regressão, clustering e muito mais. O MLib também melhora o processamento de dados na memória. Isso, por sua vez, aumenta o desempenho do algoritmo iterativo.
  • GraphX: GraphX é o componente do Spark que opera na parte superior do framework Spark. É o modelo de computação gráfica distribuída que aumenta a taxa de processamento de dados em larga escala.
  • SparkR: Spark e R se combinam para formar o SparkR. Este componente explora uma variedade de técnicas. A funcionalidade do Spark é aprimorada pela combinação das operações R com os recursos de escalabilidade do Spark.

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Concentre-se nos principais aspectos do seu negócio. As soluções de software offshore oferecem Spark para cuidar de seus grandes dados e ajudá-lo a crescer.

Como a faísca opera?

O Spark oferece o RDD, também conhecido como Conjuntos de Dados Distribuídos Resilientes. Os RDDs são a unidade básica de dados. Estes são um grupo de conjuntos de dados distribuídos por um intervalo de nós do cluster. Eles suportam operações paralelas que, de outra forma, são incontroversas. Existem três maneiras pelas quais os RDDs podem ser criados no Spark. Esses incluem:

  • Por conjuntos de dados externos
  • Através de coleções paralelas
  • Por RDDs existentes

Algumas das principais operações realizadas pelo RDD incluem:

  • Transformação
  • Açao

Transformação:

Não há alterações que possam ser feitas nos RDDs. No entanto, eles podem ser transformados. Os RDDs transformados resultam na formação de novos RDDs. Algumas das transformações do RDD incluem:

  • Mapa
  • FlatMap
  • Filtros

Ação: o Spark reduz as operações de ação. Isso oferece um novo valor que é adicionado aos conjuntos de dados externos.

Como Spark ajuda seu negócio a crescer?

  • Computação de dados de alta velocidade : empresas com big data requerem execução de dados de alta velocidade. Isso é o que o Spark oferece. A velocidade de computação do Spark é 100 vezes melhor do que o Hadoop MapReduce. É isso que faz dela a opção ideal para empresas que lidam com dados em grande escala. Ele alcança essa velocidade usando particionamento controlado. Quando os dados distribuídos paralelos são particionados, podem ser facilmente processados mesmo com tráfego mínimo.
  • Vários formatos: o banco de dados do Spark oferece suporte a vários formatos, incluindo tabelas do RDBMS e CSV de várias fontes de dados, como JSON, Hive e Cassandra. Além disso, a API de fonte de dados do Spark SQL oferece um mecanismo plugável para facilitar o acesso a dados estruturados.
  • Compatível com o desenvolvedor: o Spark é capaz de suportar uma variedade de idiomas para criar aplicativos. Essas linguagens incluem Java, Python, Scala, R e etc. As APIs mascaram a complexidade da computação com operadores fáceis de usar e de alto nível. Desta forma, reduz o número de códigos necessários.

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  • Processamento em tempo real: o Spark é o mecanismo de computação ideal para as empresas que exigem grande escalabilidade. Ele pode facilmente suportar negócios com grande cluster de dados com vários nós e modelos de processamento.
  • Compatível com Hadoop: O Offshore Software Solutions Spark é altamente compatível com o Hadoop. Para quem iniciou sua carreira no Hadoop pode facilmente operar o Spark. Isso ocorre porque o Spark é a substituição MapReduce do Hadoop. Ele pode ser facilmente operado no cluster do Hadoop para executar o agendamento de recursos com a ajuda do YARN.

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